Linking fishing mortality reference points to life history traits: an empirical study
Notice bibliographique
Résumé
The rule of thumb that fishing mortality to achieve maximum sustainable yield (FMSY) equals natural mortality (M) has been both criticised and supported by theoretical arguments. However, the relationship has been rarely investigated using empirical data. We carried out a meta-analysis on 245 fish species worldwide and linked three types of reference points (FBRP: FMSY, Fproxy, and F0.5r) to M and other life history parameters (LHP). We used Bayesian hierarchical errors-in-variables models to investigate the relationships and included the effect of taxonomic class and order. We compared various models and found that natural mortality is the most important LHP affecting FBRP. Other covariates, such as von Bertalanffy growth coefficient, asymptotic length, maximum age, and habitat types, add little to the relationship, partially because of correlation and large measurement and process errors. The best model results in FMSY = 0.87M (standard deviation (SD) = 0.05) for teleosts and FMSY = 0.41M (SD = 0.09) for chondrichthyans. Fproxybased on per-recruit analysis is about 15% smaller than FMSY. Results could be used to estimate FBRPfrom LHP in data-poor situations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,032 | 0,070 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».